というNBER論文が上がっている（ungated版へのリンクがある著者の一人のページ）。原題は「Sectoral Development Multipliers」で、著者はFrancisco J. Buera（セントルイス・ワシントン大学）、Nicholas Trachter（リッチモンド連銀）。
以下はその要旨。
How should industrial policies be directed to reduce distortions and foster economic development? We study this question in a multi-sector model with technology adoption, where the production of goods and modern technologies features rich network structures. We provide simple formulas for the sectoral policy multipliers, and provide insights regarding the power of alternative policy instruments. We devise a simple procedure to estimate the model parameters and the distribution of technologies across sectors, which we apply to Indian data. We find that technology adoption greatly amplifies the multipliers' magnitudes, and it changes the ranking of priority sectors for industrial policy. Further, we find that adoption subsidies are the most cost-effective instrument for promoting economic development.
（拙訳）
産業政策は、歪みを減らし経済発展を促すためにどのように方向付けられるべきだろうか？ 我々はこの問題を、技術導入を伴う多部門モデルで調べた。同モデルでは、財の生産と現代技術は豊富なネットワーク構造を特徴としている。我々は、部門の政策乗数について簡単な式を提示し、代替的な政策手段の力について洞察を提供する。我々は、モデルパラメータと部門を跨る技術の分布を推計する簡単な手順を構築し、それをインドのデータに適用した。技術導入は乗数の大きさを非常に拡大し、産業政策にとっての優先すべき部門の順位を変えるることを我々は見い出した。また我々は、経済発展を促進する上で導入補助金が最も費用効率の高い手段であることを見い出した。
乗数の式は以下の通り。
これは、補助金が無い（ln r=1）均衡付近における部門sの収益への補助金rsに対するマクロの消費Cの弾力性を、政策の財政コストで除したものとの由。この乗数が1より大きければ部門sの産業政策は財政コスト以上にマクロの消費を増やし、1に等しければ中立、1より小さければマクロの消費の増分は財政コストより小さいことを意味する。乗数が負ならば産業政策の結果としてマクロの消費が落ち込むことになる。
論文では、収益への補助金以外に、中間投入への補助金、労働への補助金、技術導入への補助金についての乗数を計算し、技術導入への補助金が最も効果的であることを示している（下図；rxが中間投入への補助金、rlが労働への補助金、raが技術導入への補助金）。
